Análisis de Big Data: ¿Por qué es importante?

Publicado: 2022-09-20

Se analizan grandes volúmenes de datos mediante análisis de big data para encontrar patrones, correlaciones y otros conocimientos no descubiertos. Con la tecnología actual, puede analizar rápidamente sus datos y obtener información a partir de ellos, mientras que este proceso llevaría más tiempo y sería menos eficaz con herramientas de inteligencia empresarial más convencionales.

El recurso más importante de una empresa son sus datos. Los datos siempre están despiertos. Cada segundo se generan enormes cantidades de datos desde todos los sitios web, teléfonos, sensores y otros dispositivos. Ya sea que los datos sean útiles o no, generalmente los conservamos para su uso posterior. Producimos más de 2,5 quintillones de bytes de datos cada día, si miramos las estadísticas. Aunque hay muchos problemas de big data en este caso, las empresas han descubierto que el éxito proviene de comprender cómo obtener información de los datos.

El desarrollo y la historia del análisis de big data

La idea de big data ha existido por un tiempo, y la mayoría de las empresas ahora se dan cuenta de que al capturar todos los datos que ingresan a sus operaciones (quizás en tiempo real), pueden usar análisis para extraer un valor significativo de ellos. Cuando se adoptan métodos avanzados como la inteligencia artificial, esto es especialmente cierto. Pero incluso en la década de 1950, mucho antes de que se acuñara el término "macrodatos", las empresas empleaban análisis básicos (básicamente, revisar manualmente los números en una hoja de cálculo) para encontrar patrones e información.

La velocidad y la eficiencia son dos de las principales ventajas del análisis de big data. Las empresas solían recopilar datos, ejecutar análisis y descubrir el conocimiento que podría utilizarse para informar decisiones futuras hace solo unos años. Las empresas ahora pueden recopilar datos en tiempo real y analizar big data para tomar decisiones rápidamente y con un conocimiento más excelente. Las organizaciones obtienen una ventaja competitiva que antes no tenían al poder operar más rápidamente mientras mantienen su agilidad.

Análisis de Big Data: ¿Por qué son cruciales?

Las organizaciones pueden aprovechar sus datos y utilizar análisis de big data para encontrar nuevas oportunidades. Esto se traduce en decisiones empresariales más sabias, operaciones más eficaces, mayor rentabilidad y clientes más satisfechos. Las empresas que combinan big data con análisis sofisticados se benefician de varias formas, entre ellas:

Costos bajos: cuando se trata del costo de mantener grandes cantidades de datos, las tecnologías de big data como el análisis basado en la nube pueden reducir drásticamente ese costo (por ejemplo, un lago de datos). Además, el análisis de big data ayuda a las empresas a encontrar formas de operar de manera más efectiva.
Toma de decisiones más rápida y mejor : las empresas pueden evaluar rápidamente la información y tomar decisiones rápidas y fundamentadas gracias a la velocidad del análisis en memoria y la capacidad de examinar nuevas fuentes de datos, como la transmisión de datos desde IoT.
Creación y promoción de nuevos bienes y servicios . Las empresas pueden dar a los clientes lo que quieren, cuando lo quieren, mediante el uso de análisis para determinar sus demandas y su nivel de satisfacción. El análisis de big data brinda a más empresas la oportunidad de crear nuevos productos de vanguardia que se adaptan a las necesidades cambiantes de sus clientes.

¿Cómo funcionan Big Data y Smart Analytics?

Tecnologías clave

El análisis de Big Data abarca una variedad de tecnologías. Los grandes datos pueden, por supuesto, beneficiarse del análisis avanzado, pero en la práctica, una variedad de tecnologías se unen para maximizar el valor de sus datos. Las cifras clave se enumeran a continuación:

Computación en la nube

La computación en la nube, un modelo de entrega basado en suscripción, ofrece la escalabilidad, la entrega rápida y las eficiencias de TI necesarias para un análisis exitoso de big data. Las organizaciones de todos los tamaños lo encuentran intrigante, ya que elimina muchos obstáculos prácticos y presupuestarios para integrar los requisitos de TI con los objetivos comerciales cambiantes.

Gestión de datos

Antes de que pueda evaluarse con éxito, los datos deben ser de alta calidad y estar bien administrados. Es fundamental contar con procedimientos repetibles para crear y mantener estándares de calidad de datos porque los datos entran y salen continuamente de una organización. Una vez que los datos son confiables, las empresas deben establecer un programa maestro de gestión de datos para unir a toda la empresa.

Procesamiento de datos

Se sabe que este tipo de tecnología ayuda a los expertos con grandes datos a descubrir patrones entre los datos. Esta información también se utiliza para análisis adicionales, especialmente para responder a consultas y preguntas comerciales complejas. El software de minería de datos también ayuda a superar el ruido caótico y repetido de los datos, resaltar lo relevante y utilizar la misma información para evaluar los resultados. También aceleran la velocidad de tomar una decisión informada.

Almacenamiento de datos

Esta tecnología incluye Data Lake y Data Warehouse. Para que los usuarios comerciales y los científicos de datos accedan a los datos y los utilicen según sea necesario, es esencial poder almacenar enormes cantidades de datos organizados y no estructurados. Un lago de datos absorbe rápidamente grandes cantidades de datos sin procesar en su formato original. Es perfecto para archivar grandes datos no estructurados, como voz, transmisión de audio y contenido de imágenes de las redes sociales. En una base de datos central, un almacén de datos guarda una gran cantidad de datos estructurados. Numerosas empresas emplean ambas técnicas de almacenamiento complementarias.

Análisis en memoria

Puede actuar rápidamente sobre la información que obtiene de sus datos examinándolos en la memoria del sistema en lugar de en su disco duro. Esta tecnología facilita que las organizaciones se mantengan ágiles y tomen mejores decisiones comerciales. También les permite ejecutar escenarios de análisis iterativos e interactivos. Esta tecnología es capaz de eliminar las latencias de preparación de datos y procesamiento analítico para probar nuevos escenarios y crear modelos.

Aprendizaje automático

Ahora es posible crear rápida y automáticamente modelos que pueden analizar datos más grandes y complicados y proporcionar respuestas más rápidas y precisas, incluso a gran escala. El aprendizaje automático es un subconjunto especializado de IA que le enseña a una máquina cómo aprender. Además, al crear modelos precisos, una empresa tiene más posibilidades de detectar posibilidades lucrativas o evitar amenazas no identificadas.

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Análisis predictivo

La tecnología de análisis predictivo utiliza datos, algoritmos estadísticos y técnicas de aprendizaje automático para calcular la probabilidad de eventos futuros en función de los datos históricos. Todo se reduce a dar la mejor predicción de lo que ocurrirá en el futuro para que las corporaciones puedan sentirse más seguras de que están tomando la mejor decisión comercial factible. El análisis predictivo se usa con frecuencia en las áreas de detección de fraude, riesgo, operaciones y marketing.

Conclusión

Las empresas ya han comenzado a obtener valor comercial de los datos en nuestra economía basada en datos. Con la introducción del Internet de las cosas, mejores análisis y conectividad ampliada han permitido a las empresas aprovechar las enormes oportunidades basadas en datos. Las soluciones de big data ayudan a las empresas a mejorar el conocimiento de la situación, tomar decisiones más acertadas y obtener una ventaja competitiva.